parser.add_argument('--deepsupervision', default=False, type=str2bool)

时间: 2024-01-14 08:05:03 浏览: 22
这是一个 Python 脚本中的命令行参数解析器,它会添加一个名为 "deepsupervision" 的参数。这个参数默认值为 False,类型为 bool。如果在命令行中输入了这个参数,它的值将会被解析并传递给脚本。其中,"type=str2bool" 是一个自定义的函数,用来将命令行输入的字符串转换成 bool 类型的值。
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def Hayao(): path.set(gl_path_) t='generator_Hayao_weight' arg=parse_args(t,gl_path_) test(arg.checkpoint_dir, arg.save_dir, arg.test_dir, arg.if_adjust_brightness) def parse_args(a,b): desc = "AnimeGANv2" parser = argparse.ArgumentParser(description=desc) parser.add_argument('--checkpoint_dir', type=str, default='checkpoint/'+a, help='Directory name to save the checkpoints') parser.add_argument('--test_dir', type=str, default=b, help='Directory name of test photos') parser.add_argument('--save_dir', type=str, default='Shinkai/t', help='what style you want to get') parser.add_argument('--if_adjust_brightness', type=bool, default=True, help='adjust brightness by the real photo') """checking arguments""" return parser.parse_args()代码报错修改

这段代码报错可能是因为你没有导入`argparse`模块。你需要在代码开头加上`import argparse`语句。同时,你需要将`gl_path_`传入函数`Hayao()`中,否则会出现`NameError`错误。修改后的代码如下: ``` import argparse def Hayao(gl_path_): path.set(gl_path_) t='generator_Hayao_weight' arg=parse_args(t,gl_path_) test(arg.checkpoint_dir, arg.save_dir, arg.test_dir, arg.if_adjust_brightness) def parse_args(a,b): desc = "AnimeGANv2" parser = argparse.ArgumentParser(description=desc) parser.add_argument('--checkpoint_dir', type=str, default='checkpoint/'+a, help='Directory name to save the checkpoints') parser.add_argument('--test_dir', type=str, default=b, help='Directory name of test photos') parser.add_argument('--save_dir', type=str, default='Shinkai/t', help='what style you want to get') parser.add_argument('--if_adjust_brightness', type=bool, default=True, help='adjust brightness by the real photo') """checking arguments""" return parser.parse_args() ``` 调用`Hayao()`函数时,需要将`gl_path_`作为参数传入。

def Hayao(): arg=parse_args(?,gl_path_) test(arg.checkpoint_dir, arg.save_dir, arg.test_dir, arg.if_adjust_brightness) def parse_args(a,b): desc = "AnimeGANv2" parser = argparse.ArgumentParser(description=desc) parser.add_argument('--checkpoint_dir', type=str, default='checkpoint/'+a, help='Directory name to save the checkpoints') parser.add_argument('--test_dir', type=str, default=b, help='Directory name of test photos') parser.add_argument('--save_dir', type=str, default='Shinkai/t', help='what style you want to get') parser.add_argument('--if_adjust_brightness', type=bool, default=True, help='adjust brightness by the real photo') """checking arguments""" return parser.parse_args()优化此代码

我们可以对代码进行如下优化: 1. 将函数 `Hayao` 中的参数 `a` 和 `b` 直接传入,而不是使用 `?` 占位符。 2. 将 `gl_path_` 的定义看不到,根据代码的语义,我们可以将其作为参数传入 `Hayao` 函数中。 3. 将 `arg.if_adjust_brightness` 的类型从 `bool` 改为 `int`,使得输入参数更加灵活。 经过上述优化后,代码可以改写为: ```python def Hayao(checkpoint_dir, test_dir, save_dir, if_adjust_brightness, gl_path_): arg = parse_args(checkpoint_dir, test_dir, save_dir, if_adjust_brightness, gl_path_) test(arg.checkpoint_dir, arg.save_dir, arg.test_dir, arg.if_adjust_brightness) def parse_args(checkpoint_dir, test_dir, save_dir, if_adjust_brightness, gl_path_): desc = "AnimeGANv2" parser = argparse.ArgumentParser(description=desc) parser.add_argument('--checkpoint_dir', type=str, default='checkpoint/' + checkpoint_dir, help='Directory name to save the checkpoints') parser.add_argument('--test_dir', type=str, default=test_dir, help='Directory name of test photos') parser.add_argument('--save_dir', type=str, default=save_dir, help='what style you want to get') parser.add_argument('--if_adjust_brightness', type=int, default=1, help='0: not adjust brightness, 1: adjust brightness by the real photo') """checking arguments""" return parser.parse_args() ``` 这样就使得代码更加清晰易懂,同时也更加灵活。

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解释parser.add_argument( "-r", "--resume", default=None, help="weights path for resume") parser.add_argument( "--slim_config", default=None, type=str, help="Configuration file of slim method.") parser.add_argument( "--enable_ce", type=bool, default=False, help="If set True, enable continuous evaluation job." "This flag is only used for internal test.") parser.add_argument( "--fp16", action='store_true', default=False, help="Enable mixed precision training.") parser.add_argument( "--fleet", action='store_true', default=False, help="Use fleet or not") parser.add_argument( "--use_vdl", type=bool, default=False, help="whether to record the data to VisualDL.") parser.add_argument( '--vdl_log_dir', type=str, default="vdl_log_dir/scalar", help='VisualDL logging directory for scalar.') parser.add_argument( '--save_prediction_only', action='store_true', default=False, help='Whether to save the evaluation results only') args = parser.parse_args() return args def run(FLAGS, cfg): # init fleet environment if cfg.fleet: init_fleet_env() else: # init parallel environment if nranks > 1 init_parallel_env() if FLAGS.enable_ce: set_random_seed(0) # build trainer trainer = Trainer(cfg, mode='train') # load weights if FLAGS.resume is not None: trainer.resume_weights(FLAGS.resume) elif 'pretrain_weights' in cfg and cfg.pretrain_weights: trainer.load_weights(cfg.pretrain_weights) # training trainer.train(FLAGS.eval) def main(): FLAGS = parse_args() cfg = load_config(FLAGS.config) cfg['fp16'] = FLAGS.fp16 cfg['fleet'] = FLAGS.fleet cfg['use_vdl'] = FLAGS.use_vdl cfg['vdl_log_dir'] = FLAGS.vdl_log_dir cfg['save_prediction_only'] = FLAGS.save_prediction_only merge_config(FLAGS.opt) place = paddle.set_device('gpu' if cfg.use_gpu else 'cpu') if 'norm_type' in cfg and cfg['norm_type'] == 'sync_bn' and not cfg.use_gpu: cfg['norm_type'] = 'bn' if FLAGS.slim_config: cfg = build_slim_model(cfg, FLAGS.slim_config) check.check_config(cfg) check.check_gpu(cfg.use_gpu) check.check_version() run(FLAGS, cfg)

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